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斯坦福大学与加州大学伯克利分校的研究人员推出 TokenGate:基于令牌的注意力机制使长上下文预填充速度提升高达 11.3 倍

斯坦福大学与加州大学伯克利分校研究人员提出TokenGate——一种可即插即用的学习型令牌剪枝模块,适用于现有大语言模型(LLM)。该方法在不损失准确率的前提下,将长上下文预填充的首字生成时间(TTFT)加速1.4至11.3倍,峰值内存降低1.5至3.4倍。相关代码与检查点已开源。

Researchers from Stanford and UC Berkeley Introduce TokenGate: Token-Gated Attention Makes Long-Context Prefill Up to 11.3x Faster
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IBM发布Granite时序集成预测模型:四模型零微调组合,提供稳健默认预测方案

IBM Research推出开源的Granite Timeseries Ensemble(v1),集成PatchTST-FM-r1/r2、FlowState与Tiny Time Mixers四类预训练架构,支持零微调下的概率性集成预测;默认采用等权概率池化(Probabilistic Ensemble),亦提供基于四分位距自适应加权(IQR Ensemble);在GIFT-Eval基准(截至2026-10-20快照)上,其点预测误差(MASE=0.683)略优于最佳单模型,整体鲁棒性显著提升。

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